KI-Suche verändert den E-Commerce: Google verliert an Bedeutung bei Produktentdeckung und Kaufentscheidungen

Düsseldorf, 29. Mai 2026 - Der Wettbewerb um Sichtbarkeit im digitalen Handel steht vor einem grundlegenden Wandel. Während jahrelang vor allem Google-Rankings über Reichweite und Conversion entschieden, gewinnen heute KI-gestützte Suchsysteme und Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT, Gemini oder Perplexity zunehmend Einfluss auf Produktentdeckung, Recherche und Kaufentscheidungen.

Aktuelle Marktanalysen zeigen die Dimension der Veränderung: Laut einer Untersuchung von Bain & Company enden inzwischen fast 60 Prozent aller Suchanfragen ohne Klick. Nutzer erhalten Antworten direkt innerhalb der Suchoberfläche – klassische Weiterleitungen auf Unternehmenswebsites nehmen ab.

Parallel gewinnen KI-Antwortsysteme an Sichtbarkeit. Googles AI Overviews erscheinen mittlerweile deutlich häufiger als noch zu Jahresbeginn. Für Unternehmen aus Branchen wie E-Commerce, Publishing und SaaS verändert sich dadurch die Dynamik des organischen Traffics spürbar.

Vom Suchergebnis zur Transaktion: KI wird zum Verkaufskanal

Die Entwicklung reicht dabei über klassische Suchmaschinenoptimierung hinaus. Neue Funktionen wie KI-gestützte Kauf- und Checkout-Erlebnisse verschieben die Customer Journey: Produktsuche, Beratung und Kaufentscheidung rücken zunehmend in einen einzigen, dialogbasierten Prozess zusammen.

„Die zentrale Frage lautet künftig nicht mehr nur, wie gut eine Website rankt, sondern ob KISysteme Produkte korrekt verstehen, einordnen und im passenden Kontext empfehlen können“, sagt Casey Paxton, Content Marketing Manager bei Akeneo. „Unternehmen, die frühzeitig in strukturierte, maschinenlesbare Produktdaten investieren, schaffen die Grundlage für Sichtbarkeit in einer KI-geprägten Handelslandschaft.“

Vier strategische Maßnahmen für Sichtbarkeit in der KI-Suche

Akeneo identifiziert vier Handlungsfelder für Unternehmen, die ihre Präsenz in KI-gestützter Suche und generativen Antwortsystemen stärken wollen:

1. KI-Wahrnehmung der eigenen Marke analysieren

Large Language Models bilden ihr Verständnis von Unternehmen auf Basis öffentlich verfügbarer Informationen. Wer verstehen will, wie KI-Systeme die eigene Marke darstellen, benötigt regelmäßige Audits dieser digitalen Fremdwahrnehmung.

2. Kundensprache in Produktcontent integrieren

Quellen wie Reddit, Quora oder LinkedIn gewinnen in KI-Antworten an Bedeutung. Authentische Kundenformulierungen in Produktbeschreibungen, FAQs und Content-Assets erhöhen die Wahrscheinlichkeit, in generativen Ergebnissen berücksichtigt zu werden.

3. Strukturierte Produktdaten bereitstellen

Schema-Markup, konsistente Attribute, vollständige Metadaten und angereicherte Produktinformationen verbessern die maschinelle Lesbarkeit und erhöhen die Chance, in KIgenerierten Empfehlungen sichtbar zu werden.

4. KI-Referral-Traffic messen und bewerten

Viele Unternehmen erfassen bislang nicht systematisch, welche Nutzer über ChatGPT, Perplexity oder andere KI-Plattformen auf ihre Seiten gelangen. Wer frühzeitig entsprechende Tracking-Mechanismen etabliert, gewinnt wertvolle Erkenntnisse für Marketing- und Commerce-Strategien.